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Epidemiología

La epidemiología,
Palabra derivada del griego epi (sobre) demos (pueblo)
Y logos (estudio o tratado), es una disciplina científica en
El área de la medicina que estudia la distribución, frecuencia y
Factores determinantes de las enfermedades existentes
En poblaciones humanas definidas. Rich la describíó en 1979 como la
Ciencia que estudia la dinámica de salud en las poblaciones. El profesional especializado
En epidemiología se llama epidemiólogo.

La epidemiología que, en sentido estricto,
Podría denominarse epidemiología humana– constituye una parte muy
Importante dentro de la salud
Pública,
​ ocupa un lugar especial en la intersección entre las ciencias
Biomédicas y
Las ciencias
Sociales,
E integra los métodos y principios de estas ciencias para estudiar la salud y
Controlar las enfermedades en grupos humanos bien definidos. ​

Existe también una epidemiología veterinaria, que estudia los
Mismos aspectos en los padecimientos que afectan la salud de los animales; y
También podría hablarse de una epidemiología zoológica y botánica, íntimamente relacionadas con
La ecología.

En epidemiología se estudian y describen las
Enfermedades que se presentan en una determinada población, para lo cual se
Tienen en cuenta una serie de patrones de enfermedad, que se reducen a tres
Aspectos: tiempo, lugar y persona: el tiempo que tarda en surgir, la temporada
Del año en la que surge y los tiempos en los que es más frecuente; el lugar (la
Ciudad, la población, el país, el tipo de zona) en donde se han presentado los
Casos, y las personas más propensas a padecerla (niños, ancianos, etc., según
El caso)
.

La epidemiología surgíó del estudio de
Las epidemias de enfermedades
Infecciosas;
De ahí su nombre. Ya en el Siglo XX los estudios
Epidemiológicos se extendieron también a las enfermedades no infecciosas. Para
El análisis adecuado de la información epidemiológica se requiere cada vez con
Mayor frecuencia un equipo multidisciplinar que prevea la participación de
Profesionales de otros ámbitos científicos, entre los cuales la demografía y la estadística son
Especialmente importantes.

OBJETIVOS.-

La epidemiología es parte importante de
La salud
Pública y
Contribuye a:

1.Definir
Los problemas e inconvenientes de salud importantes de una comunidad;

2.Describir
La historia natural de una enfermedad;

3.Descubrir
Los factores que aumentan el riesgo de contraer una
Enfermedad (su etiología);

4.Predecir
Las tendencias de una enfermedad;

5.Determinar
Si la enfermedad o problema de salud es prevenible o controlable;

6.Determinar
La estrategia de intervención (prevención o control) más
Adecuada;

7.Probar
La eficacia de las estrategias de intervención;

8.Cuantificar
El beneficio conseguido al aplicar las estrategias de intervención sobre
La población;

9.Evaluar
Los programas de intervención;

10.La
Medicina moderna, especialmente la mal llamada medicina basada en la evidencia (medicina
Factual o medicina basada en estudios científicos), está basada en los métodos
De la epidemiología.

Terminología.-

Hay una serie de términos que tienen un
Significado específico para el epidemiólogo.

Una enfermedad es una epidemia cuando ocurre
En un número inusualmente alto de individuos de una población simultáneamente;
Una pandemia es una epidemia
Que se disemina ampliamente, usualmente por todo el mundo. Por el contrario,
Una enfermedad endémica es la que está
Constantemente presente en una población, aunque su
incidencia suele ser baja.

La incidencia de una enfermedad determinada
Es el número de nuevos casos de una enfermedad individual en una población de
Un determinado período de tiempo. La prevalencia de una
Enfermedad dada es el número total de casos nuevos y ya existentes informados
En una población y durante un determinado período
De tiempo.

Un brote de una enfermedad
Ocurre cuando se observa un número de casos, por lo general en un período de
Tiempo relativamente corto, en un área geográfica que anteriormente sólo había
Presentado casos esporádicos de la enfermedad.

La mortalidad es la
Incidencia de muerte en la
Población. Las enfermedades infecciosas fueron la principal causa de la muerte
En 1900 en los países desarrollados, pero ahora son mucho menos significativas.
Ahora las enfermedades no infecciosas, asociadas al estilo de vida, como las
Enfermedades cardíacas y el cáncer, son mucho más prevalentes y causan mayor
Mortalidad que las enfermedades infecciosas. Sin embargo, la situación actual
Podría cambiar rápidamente si se interrumpiesen las medidas de salud públicas.
En países en desarrollo, las enfermedades infecciosas son todavía la principal
Causa de mortalidad. La morbilidad se refiere a la
Incidencia de enfermedades en la población
E incluye tanto enfermedades mortales como no mortales. La estadísticas de la
Morbilidad definen la salud pública de una población con mayor precisión que
Las de mortalidad, porque muchas enfermedades tienen una mortalidad
Relativamente baja.

En términos de sintomatología clínica, el curso de una
Enfermedad infecciosa aguda puede dividirse en etapas:

1.Infección: el microorganismo
Invade, coloniza y crece en el hospedador

2.Período
De incubación:
El período de tiempo entre la infección y la aparición de los síntomas de la
Enfermedad

3.Período agudo: la enfermedad está
En su punto culminante, con síntomas claros como fiebre y escalofríos

4.Período de declive: los síntomas de
Enfermedad están cediendo, la fiebre disminuye, usualmente después de un
Período de sudoración intensa, y aparece una sensación de bienestar.

5.Período
De convalecencia: el enfermo recupera
Las fuerzas y vuelve a la normalidad

Metodología.-

La epidemiología se basa en el método
Científico para
La obtención de conocimientos, a través de
Los estudios
Epidemiológicos.
Ante un problema de salud, y los datos
Disponibles sobre el mismo, formularemos una hipótesis, la cual se traduce en una serie de
Consecuencias contrastables mediante experimentación. Se realiza entonces un
Proyecto de investigación que comienza con la recolección de datos y su
Posterior análisis estadístico, que permite
Obtener medidas
De asociación (odds
Ratio, riesgo relativo, razón de tasas), medidas de efecto (riesgo atribuible)
Y medidas
De impacto (fracción
Etiológica o riesgo atribuible proporcional), tanto a nivel de los expuestos
Como a nivel poblacional. De los resultados de esta investigación es posible
Obtener conocimientos que servirán para realizar recomendaciones de salud pública, pero también para
Generar nuevas hipótesis de investigación.

Etiología
DE LAS ENFERMEDADES.-

El triángulo
Epidemiológico causal de las enfermedades está formado por el medio ambiente, los agentes y
El huésped.

Un cambio en
Cualquiera de estos tres componentes alterará el equilibrio existente para
Aumentar o disminuir la frecuencia de la enfermedad, por lo tanto se pueden
Llamar factores causales o determinantes de la enfermedad.

Las bases de
La epidemiología moderna fueron sentadas por Girolamo
Fracastoro (Verona, 1487-1573)
En sus obras De sympathia et antipathia rerum («Sobre la
Simpatía y la antipatía de las cosas») y De contagione et
Contagiosis morbis, et eorum curatione («Sobre el contagio y las
Enfermedades contagiosas y su curación»), ambas publicadas en Venecia en 1546, donde Fracastoro expone sucintamente sus ideas sobre el
Contagio y las enfermedades transmisibles. Se considera al inglés John Graunt (1620-1674)
Quien publicó en 1662 el libro Natural and Political Observations Made
Upon the Bills of Mortality –sobre Londres– uno de los precursores de
La epidemiología y de la demografía. Sin
Embargo, es John Snow (1813-1858),
A quien se considera el precursor de la epidemiología contemporánea, ya que
Formuló la hipótesis de la transmisión del cólera por el
Agua y lo demostró confeccionando un mapa de Londres, en donde
Un reciente brote epidémico había matado más de 500 personas en un período de
10 días. Snow marcó en el mapa los hogares de los que habían muerto. La
Distribución mostraba que todas las muertes habían ocurrido en el área de
Golden Square. La diferencia clave entre este distrito y el resto de Londres
Era el origen del agua potable. La
Compañía de agua privada que suministraba al vecindario de Golden Square
Extraía el agua de una sección del Támesis especialmente contaminado. Cuando se
Cambió el agua y comenzó a extraerse río arriba, de una zona menos contaminada,
Cedíó la epidemia de cólera. Un progreso muy importante en el Siglo XX,
Publicado en 1956 con los resultados del estudio de médicos británicos, fue la
Demostración de la relación causal entre fumar (tabaquismo) y el cáncer de pulmón.

RAMAS DE LA Epidemiología.-

Estas son:

·Epidemiología descriptiva: es la rama de la
Epidemiología que describe el epidemiológico en tiempo, lugar y persona,
Cuantificando la frecuencia y distribución del fenómeno mediante medidas
De incidencia, prevalencia y mortalidad, con la posterior
Formulación de hipótesis.

·Epidemiología analítica: busca, mediante la observación
O la experimentación, establecer posibles relaciones causales entre factores a
Los que se exponen personas y poblaciones y las enfermedades que presentan. Las
Medidas empleadas en el estudio de esta rama de la epidemiología son los factores
De riesgo,
Cuyo resultado es una probabilidad. Es posible distinguir dos tipos: riesgo absoluto y riesgo relativo.

oRiesgo absoluto: probabilidad de una
Enfermedad (baja, moderada, alta); si se considera la probabilidad de la
Enfermedad durante un periodo de tiempo, de lo que se está hablando es de
Una incidencia y no de un
Riesgo absoluto.

oRiesgo relativo: cuando se comparan
Dos riesgos absolutos entre sí; se trata de una probabilidad relativa (más alta
O más baja que el otro); se ha de tener en cuenta que un riesgo relativo, por
Muy alto que sea, puede ser irrelevante; por ejemplo, fumar aumenta 100
Veces el riesgo de sufrir una enfermedad, el riesgo sin fumar es de
1/100000000, por lo que el incremento por fumar es muy pequeño, prácticamente
Despreciable.

·Epidemiología experimental: busca, mediante el
Control de las condiciones del grupo a estudiar, sacar conclusiones más
Complejas que con la mera observación no son deducibles. Se basa en el control
De los sujetos a estudiar y en la aleatorización de la distribución de los
Individuos en dos grupos, un grupo experimental y un grupo control. Se ocupa de
Realizar estudios en animales de laboratorio y estudios experimentales con
Poblaciones humanas.

·Ecoepidemiología: busca, mediante
Herramientas ecológicas, estudiar integralmente como interaccionan los factores
Ambientales con las personas y poblaciones en los medios que los rodean y como
Ello puede influir en la evolución de enfermedades que se producen como
Consecuencia de dicha interacción.

MEDIDAS EPIDEMIOLOGICAS

Concepto de medición, variables y escalas

Una vez que se ha identificado un problema científico y se ha aventurado una
Explicación hipotética, es necesario someterla a prueba. Para contrastar la
Hipótesis se requiere descomponerla en un conjunto suficientemente pequeño de
Variables susceptibles de ser evaluadas empíricamente. Si los procedimientos
Empíricos no refutan la hipótesis planteada ésta se acepta como probablemente
Verdadera. En pocas palabras, este es el camino que el científico sigue más
Frecuentemente al realizar su trabajo. Dado que en la mayoría de los casos es
Necesario medir las variables durante la contrastación empírica de la hipótesis,
La medición resulta un procedimiento indispensable en la práctica científica.

·En epidemiología, el proceso de investigación es similar al utilizado en el
Resto de las ciencias. Cuando se investiga la salud de la población también se
Proponen una o varias explicaciones hipotéticas que posteriormente son
Sometidas a contrastación empírica. En este proceso, los conceptos de medición y
De variable resultan fundamentales.

Concepto de variable

·La función de las variables consiste en proporcionar información asequible
Para descomponer la hipótesis planteada en sus elementos más simples. Las
Variables pueden definirse como aquellos atributos o carácterísticas de los
Eventos, de las personas o de los grupos de estudio que cambian de una
Situación a otra o de un tiempo a otro y que, por lo tanto, pueden tomar
Diversos valores. Para su estudio es necesario medirlas en el objeto
Investigado, y es en el marco del problema y de las hipótesis planteadas donde
Adquieren el carácter de variables.

·De acuerdo con la relación que guardan unas con otras, las variables se
Clasifican en independientes (o variables explicativas) y dependientes (o
Variables respuesta). Cuando se supone que una variable produce un cambio en
Otra, se considera a la primera como independiente (o causa) y a la segunda
Como dependiente (o efecto). En los estudios epidemiológicos la enfermedad o
evento es por lo general la variable dependiente y los factores que determinan
Su aparición, magnitud y distribución son las variables independientes, o
Exposición. No obstante, el concepto de dependencia e independencia es
Contextual, es decir, obedece al modelo teórico planteado. Una vez que se han
Identificado las variables el investigador debe definirlas de manera operativa,
Especificando el método y la escala con las cuales llevará a cabo su medición.

·El uso de variables permite a la epidemiología la elaboración de modelos
Descriptivos, explicativos y predictivos sobre la dinámica de la salud
Poblacional. En los modelos más sencillos (por ejemplo, en los modelos en
Los que se considera una sola exposición y un solo daño o evento) las variables
Generalmente se expresan en tablas simples de dos categorías mutuamente
Excluyentes (llamadas dicotómicas), representadas por la ausencia y la presencia
De la exposición y la ausencia y la presencia del evento. Al combinar ambas
Categorías se forma una tabla con dos filas y dos columnas, conocida como tabla
Tetracórica o tabla de 2 por 2. Cuando, en cambio, existen más de dos
Categorías de exposición, o varias formas de clasificar el evento, esta
Relación se expresa en tablas de varias columnas y varias celdas. En este texto
Se analizará la elaboración de medidas epidemiológicas basadas en categorías
Dicotómicas y el uso de tablas de 2 X 2.

Concepto de medición

·La medición consiste en asignar un número o una calificación a alguna
Propiedad específica de un individuo, una población o un evento usando ciertas
Reglas. No obstante, la medición es un proceso de abstracción. En términos
Estrictos no se mide al individuo sino cierta carácterística suya,
Abstrayéndola de otras propiedades. Uno no mide al niño sino que obtiene
Información sobre su estatura o su peso. Además, lo que se hace es comparar el
Atributo medido en otros individuos (o en el mismo individuo en otro momento),
Con el fin de evaluar sus cambios en el tiempo o cuando se presenta en
Condiciones distintas de las originales.

·Para medir es necesario seguir un proceso que consiste, en breves palabras,
En el paso de una entidad teórica a una escala conceptual y, posteriormente, a
Una escala operativa.

·En general, los pasos que se siguen durante la medición son los siguientes:
A) se delimita la parte del evento que se medirá, b) se selecciona la escala
Con la que se medirá, c) se compara el atributo medido con la escala y, d)
Finalmente, se emite un juicio de valor acerca de los resultados de la
Comparación. Para medir el crecimiento de un menor, por ejemplo, primero se
Selecciona la variable a medir (la edad, el peso, la talla); luego se
Seleccionan las escalas de medición (meses cumplidos, centímetros, gramos);
Inmediatamente después se comparan los atributos con las escalas seleccionadas
(un mes de edad, 60 cm de talla, 4 500 gramos de peso) y, por último, se emite
Un juicio de valor, que resume la comparación entre las magnitudes encontradas
Y los criterios de salud aceptados como válidos en ese momento. Como resultado,
El infante se califica como bien nutrido, desnutrido o sobrenutrido.

·Como se puede notar, la medición es un proceso instrumental sólo en apariencia,
Ya que la selección de la parte que se medirá, de la escala de medición y de
Los criterios de salud que se usarán como elementos de juicio deben ser
Resultado de un proceso de decisión teórica. En otras palabras, sólo puede
Medirse lo que antes se ha concebido teóricamente. La medición, sin embargo,
Nos permite alcanzar un alto grado de objetividad al usar los instrumentos,
Escalas y criterios aceptados como válidos por la mayor parte de la comunidad
Científica.

Principales escalas de
Medición

·Las escalas se clasifican en cualitativas (nominal y ordinal) y
Cuantitativas (de intervalo y de razón). Un requisito indispensable en todas
Las escalas es que las categorías deben ser exhaustivas y mutuamente
Excluyentes. En otras palabras, debe existir una categoría para cada caso que
Se presente y cada caso debe poder colocarse en una sola categoría.

·Escala nominal

·La medición de carácter nominal consiste simplemente en clasificar las
Observaciones en categorías diferentes con base en la presencia o ausencia de
Cierta cualidad. De acuerdo con el número de categorías resultantes, las
Variables se clasifican en dicotómicas (dos categorías) o politómicas (más de
Dos categorías). En las escalas nominales no es posible establecer un orden de
Grado como mejor o peor, superior o inferior, o más o menos. La asignación de
Códigos numéricos a las categorías se hace con el único fin de diferenciar unas
De otras y no tienen interpretación en lo que se refiere al orden o magnitud
Del atributo. Como ejemplos de este tipo de medición en la investigación
Epidemiológica se pueden mencionar el sexo (masculino «0», femenino
«1»), el estado civil (soltero, casado, viudo, divorciado), la
Exposición o no a un factor X, y el lugar de nacimiento, entre otras.

·Escala ordinal

·En contraste con las escalas nominales, en este tipo de medición las
Observaciones se clasifican y ordenan por categorías según el grado en que los
Objetos o eventos poseen una determinada carácterística. Por ejemplo, se puede
Clasificar a las personas con respecto al grado de una enfermedad en leve,
Moderado o severo. Si se llega a utilizar números en este tipo de escalas su
única significación consiste en indicar la posición de las distintas categorías
De la serie y no la magnitud de la diferencia entre las categorías. Para la
Variable antes mencionada, por ejemplo, sabemos que existe una diferencia de
Grado entre leve y severo, pero no es posible establecer con exactitud la
Magnitud de la diferencia en las enfermedades de una u otra personas.

·Escala de intervalo

·Esta es una escala de tipo cuantitativo en la que, además de ordenar las
Observaciones por categorías del atributo, se puede medir la magnitud de la
Distancia relativa entre las categorías. Esta escala, sin embargo, no
Proporciona información sobre la magnitud absoluta del atributo medido. Por
Ejemplo, se puede obtener una escala de intervalo para la altura de las
Personas de un grupo si, en lugar de medirlas directamente, se mide la altura
De cada persona con respecto a la altura promedio. En este caso, el valor cero
Es arbitrario y los valores asignados a la altura no expresan su magnitud
Absoluta. Esta es la carácterística distintiva de las escalas de intervalo en
Comparación con las de razón.

·El ejemplo más conocido de las escalas de intervalo es la escala de Celsius
Para medir la temperatura, en la que por convencíón el grado cero corresponde
Al punto de congelación del agua y donde, por lo tanto, la razón entre dos
Objetos con temperaturas de 10 y 20 grados no indica que uno de ellos sea
Realmente dos veces más caliente (o más frío) que el otro. En ciencias de la
Salud, un buen ejemplo de este tipo de escalas es la utilizada para medir el
Coeficiente intelectual.

·Escalas de razón

·Esta escala tiene la cualidad de que el cero sí indica la ausencia del
Atributo y, por lo tanto, la razón entre dos números de la escala es igual a la
Relación real existente entre las carácterísticas de los objetos medidos. En
Otras palabras, cuando decimos que un objeto pesa 8 kg estamos también diciendo
Que pesa el doble que otro cuyo peso es de 4 kg, y que un avión que viaja a 600
Km por hora tardará en llegar a su destino la mitad del tiempo que tardaría si
Viajara a 300 km por hora. Muchas carácterísticas biofísicas y químicas que
Pueden ser medidas en las unidades convencionalmente aceptadas (metros, gramos,
Micras, mol/kg, mg/dl, etc.) son ejemplos de mediciones que corresponden a este
Tipo de escala. En materia de investigación social y de salud, el ingreso
Económico y la concentración de plomo en sangre son buenos ejemplos de este
Tipo de escalas.

Cálculo de proporciones, tasas y razones

·Un rasgo carácterístico de la contrastación en los estudios epidemiológicos
Es que las relaciones causales postuladas entre las variables se traducen en
Términos probabilísticos. Es decir, se trata de establecer si la mayor o menor
Probabilidad de que un evento ocurra se debe precisamente a los factores que se
Sospecha intervienen en su génesis y no al azar. Para cumplir con este
Objetivo, la investigación epidemiológica se basa en la construcción de tres
Tipos de medidas: a) de frecuencia; b) de asociación o efecto, y c) de impacto
Potencial. La construcción de estas medidas se realiza por medio de operaciones
Aritméticas simples y de los instrumentos matemáticos conocidos como razones,
Proporciones y tasas. Antes de abordar las medidas utilizadas en los estudios
Epidemiológicos repasaremos brevemente estos tres conceptos.

Proporciones

·Las proporciones son medidas que expresan la frecuencia con la que ocurre
Un evento en relación con la población total en la cual éste puede ocurrir.
Esta medida se calcula dividiendo el número de eventos ocurridos entre la
Población en la que ocurrieron. Como cada elemento de la población puede
Contribuir únicamente con un evento es lógico que al ser el numerador (el
Volumen de eventos) una parte del denominador (población en la que se
Presentaron los eventos) aquel nunca pueda ser más grande que éste. Esta es la
Razón por la que el resultado nunca pueda ser mayor que la unidad y oscile
Siempre entre cero y uno.

·Por ejemplo, si en un año se presentan tres muertes en una población
Compuesta por 100 personas, la proporción anual de muertes en esa población
Será:

·A menudo las proporciones se expresan en forma de porcentaje, y en tal caso
Los resultados oscilan entre cero y 100. En el ejemplo anterior, la proporción
Anual de muertes en la población sería de 3 por 100, o de 3%. Nótese, asimismo,
Que el denominador no incluye el tiempo. Las proporciones expresan únicamente
La relación que existe entre el número de veces en las que se presenta un
Evento y el número total de ocasiones en las que se pudo presentar.

Tasas

·Las tasas expresan la dinámica de un suceso en una población a lo largo del
Tiempo. Se pueden definir como la magnitud del cambio de una variable (enfermedad
O muerte) por unidad de cambio de otra (usualmente el tiempo) en relación con
El tamaño de la población que se encuentra en riesgo de experimentar el suceso.
En las tasas, el numerador expresa el número de eventos acaecidos durante un
Periodo en un número determinado de sujetos observados.

·A diferencia de una proporción el denominador de una tasa no expresa el
Número de sujetos en observación sino el tiempo durante el cual tales sujetos
Estuvieron en riesgo de sufrir el evento. La unidad de medida empleada se
Conoce como tiempo-persona de seguimiento. Por ejemplo, la observación de 100
Individuos libres del evento durante un año corresponde a 100 años-persona de
Seguimiento; de manera similar, 10 sujetos observados durante diez años corresponden
A 100 años-persona.

·Dado que el periodo entre el inicio de la observación y el momento en que
Aparece un evento puede variar de un individuo a otro, el denominador de la
Tasa se estima a partir de la suma de los periodos de todos los individuos. Las
Unidades de tiempo pueden ser horas, días, meses o años, dependiendo de la
Naturaleza del evento que se estudia.

·El cálculo de tasas se realiza dividiendo el total de eventos ocurridos en
Un periodo dado en una población entre el tiempo-persona total (es decir, la
Suma de los periodos individuales libres de la enfermedad) en el que los
Sujetos estuvieron en riesgo de presentar el evento. Las tasas se expresan
Multiplicando el resultado obtenido por una potencia de 10, con el fin de
Permitir rápidamente su comparación con otras tasas.

Razones

·Las razones pueden definirse como magnitudes que expresan la relación
Aritmética existente entre dos eventos en una misma población, o un solo evento
En dos poblaciones. En el primer caso, un ejemplo es la razón de residencia
Hombre: mujer en una misma población. Si en una localidad residen 5 000 hombres
Y 4 000 mujeres se dice que, en ese lugar, la razón de residencia hombre:mujer
Es de 1:0.8 (se lee 1 a 0.8), lo que significa que por cada hombre residen ahí
0.8 mujeres. Esta cantidad se obtiene como sigue:

·En este caso, también se podría decir que la razón hombre:mujer es de 10:8,
Pues esta expresión aritmética es igual a la primera (1:0.8).

·En el segundo ejemplo se encuentran casos como la razón de tasas de mortalidad
Por causa específica (por ejemplo, por diarreas) en dos comunidades. En este
Caso, la razón expresaría la relación cuantitativa que existe entre la tasa de
Mortalidad secundaria a diarreas registrada en la primera ciudad y la tasa de
Mortalidad secundaria a diarreas registrada en la segunda. La razón obtenida
Expresa la magnitud relativa con la que se presenta este evento en cada
Población. Si la tasa de mortalidad por diarreas en la primera ciudad es de 50
Por 1 000 y en la segunda de 25 por 1 000 la razón de tasas entre ambas
Ciudades sería:

·Donde RTM es la razón de tasas de mortalidad (en este caso, por diarreas)
Entre las ciudades A y B. El resultado se expresa como una razón de 1:2, lo que
Significa que por cada caso en la ciudad A hay 2 en la ciudad B.

Medidas de frecuencia

·El paso inicial de toda investigación epidemiológica es medir la frecuencia
De los eventos de salud con el fin de hacer comparaciones entre distintas
Poblaciones o en la misma población a través del tiempo. No obstante, dado que
El número absoluto de eventos depende en gran medida del tamaño de la población
En la que se investiga, estas comparaciones no se pueden realizar utilizando
Cifras de frecuencia absoluta (o número absoluto de eventos).

·Por ejemplo, si en dos diferentes poblaciones se presentan 100 y 200 casos
De cáncer cervicouterino, respectivamente, se podría pensar que en el segundo
Grupo la magnitud del problema es del doble que en el primero. Sin embargo,
Esta interpretación sería incorrecta si el segundo grupo tuviera el doble de
Tamaño que el primero, ya que la diferencia en el número de casos podría
Deberse simplemente al mayor tamaño de la segunda población y no a la presencia
De un factor de riesgo extraordinario. Aunque la frecuencia absoluta cambie la
Magnitud del problema puede ser la misma.

·En consecuencia, para comparar adecuadamente la frecuencia de los eventos
De salud es necesario construir una medida que sea independiente del tamaño de
La población en la que se realiza la medición. Este tipo de medidas,
Denominadas medidas de frecuencia relativa, se obtiene, en general,
Relacionando el número de casos (numerador) con el número total de individuos
Que componen la población (denominador). El cálculo correcto de estas medidas
Requiere que se especifique claramente qué constituye el numerador y el
Denominador. Es evidente, por ejemplo, que los varones no deben ser incluidos
En el denominador durante el cálculo de la frecuencia relativa de carcinoma del
Cérvix.

·La parte de la población que es susceptible a una enfermedad se denomina
Población en riesgo. Así, por ejemplo, los accidentes laborales sólo afectan a
Las personas que trabajan, por lo que la población en riesgo es la población
Trabajadora. Si, en cambio, queremos investigar el efecto de un contaminante
Generado por una fábrica podríamos ampliar el denominador a toda la población
Expuesta al mismo, sea o no trabajadora.

·Las medidas de frecuencia más usadas en epidemiología se refieren a la
Medición de la mortalidad o la morbilidad en una población. La mortalidad es
útil para estudiar enfermedades que provocan la muerte, especialmente cuando su
Letalidad es importante. Empero, cuando la letalidad es baja y, en
Consecuencia, la frecuencia con la que se presenta una enfermedad no puede
Analizarse adecuadamente con los datos de mortalidad, la morbilidad se
Convierte en la medida epidemiológica de mayor importancia.

·En ocasiones, la morbilidad también puede servir para explicar las
Tendencias de la mortalidad, ya que los cambios en la mortalidad pueden ser
Secundarios a cambios ocurridos antes en la morbilidad o, por el contrario, las
Tendencias en la mortalidad pueden explicar los cambios en los patrones de
Morbilidad cuando, por ejemplo, la disminución en la mortalidad infantil
Explica los aumentos aparentes en el volumen de enfermedades en otras edades.
Por ambas razones, el análisis de las condiciones de salud de las poblaciones
Se basa siempre en los cambios observados en las medidas de mortalidad y
Morbilidad.

·Las principales fuentes de información de morbilidad son los datos
Hospitalarios y los registros de enfermedad. Sin embargo, debido a las
Limitaciones de estos registros, los estudios epidemiológicos se basan en
Información obtenida mediante métodos de detección especialmente diseñados para
Ello. A continuación se presenta un resumen de los elementos más importantes de
Las medidas de mortalidad y morbilidad.

Medidas de mortalidad

·El concepto de mortalidad expresa la magnitud con la que se presenta la
Muerte en una población en un momento determinado. A diferencia de los
Conceptos de muerte y defunción que reflejan la pérdida de la vida biológica
Individual, la mortalidad es una categoría de naturaleza estrictamente
Poblacional. En consecuencia, la mortalidad expresa la dinámica de las muertes
Acaecidas en las poblaciones a través del tiempo y el espacio, y sólo permite
Comparaciones en este nivel de análisis. La mortalidad puede estimarse para
Todos o algunos grupos de edad, para uno o ambos sexos y para una, varias o
Todas las enfermedades. La mortalidad se clasifica de la siguiente manera: a)
General y b) específica.

·Mortalidad general

·La mortalidad general es el volumen de muertes ocurridas por todas las
Causas de enfermedad, en todos los grupos de edad y para ambos sexos. La
Mortalidad general, que comúnmente se expresa en forma de tasa, puede ser cruda
O ajustada, de acuerdo con el tratamiento estadístico que reciba.

·La mortalidad cruda expresa la relación que existe entre el volumen de
Muertes ocurridas en un periodo dado y el tamaño de la población en la que
éstas se presentaron; la mortalidad ajustada (o estandarizada) expresa esta
Relación pero considera las posibles diferencias en la estructura por edad,
Sexo, etcétera, de las poblaciones analizadas, lo que permite hacer
Comparaciones entre éstas. En este caso, las tasas se reportan como tasas
Ajustadas o estandarizadas. La tasa cruda de mortalidad se calcula de acuerdo
Con la siguiente fórmula:

·Mortalidad específica

·Cuando existen razones para suponer que la mortalidad puede variar entre los
Distintos subgrupos de la población ésta se divide para su estudio. Cada una de
Las medidas obtenidas de esta manera adopta su nombre según la fracción
Poblacional que se reporte. Por ejemplo, si las tasas de mortalidad se calculan
Para los diferentes grupos de edad, serán denominadas tasas de mortalidad por
Edad. De la misma manera pueden calcularse la mortalidad por sexo, por causa
Específica, etcétera.

·En algunos casos pueden calcularse combinaciones de varias fracciones
Poblacionales, y cuando es así, se especifican los grupos considerados (por
Ejemplo, mortalidad femenina en edad reproductiva). Las tasas de mortalidad
Específica por edad y sexo se calculan de la siguiente forma:

·Donde TME es la tasa de mortalidad específica para esa edad y sexo.

·Tasa de letalidad. La letalidad es una
Medida de la gravedad de una enfermedad considerada desde el punto de vista
Poblacional, y se define como la proporción de casos de una enfermedad que
Resultan mortales con respecto al total de casos en un periodo especificado. La
Medida indica la importancia de la enfermedad en términos de su capacidad para
Producir la muerte y se calcula de la manera siguiente:

·La letalidad, en sentido estricto, es una proporción ya que expresa el
Número de defunciones entre el número de casos del cual las defunciones forman
Parte. No obstante, generalmente se expresa como tasa de letalidad y se reporta
Como el porcentaje de muertes de una causa específica con respecto al total de
Enfermos de esa causa.

Medidas de morbilidad

·La enfermedad puede medirse en términos de prevalencia o de incidencia. La
Prevalencia se refiere al número de individuos que, en relación con la
Población total, padecen una enfermedad determinada en un momento específico.
Debido a que un individuo sólo puede encontrarse sano o enfermo con respecto a
Cualquier enfermedad, la prevalencia representa la probabilidad de que un
Individuo sea un caso de dicha enfermedad en un momento específico.

·La incidencia, por su parte, expresa el volumen de casos nuevos que aparecen
En un periodo determinado, así como la velocidad con la que lo hacen; es decir,
Expresa la probabilidad y la velocidad con la que los individuos de una
Población determinada desarrollarán una enfermedad durante cierto periodo.

·Prevalencia

·La prevalencia es una proporción que indica la frecuencia de un evento. En
General, se define como la proporción de la población que padece la enfermedad
En estudio en un momento dado, y se denomina únicamente como prevalencia (p).
Como todas las proporciones, no tiene dimensiones y nunca puede tomar valores
Menores de 0 o mayores de 1. A menudo, se expresa como casos por 1 000 o por
100 habitantes.

·En la construcción de esta medida no siempre se conoce en forma precisa la
Población expuesta al riesgo y, por lo general, se utiliza sólo una
Aproximación de la población total del área estudiada. Si los datos se han
Recogido en un momento o punto temporal dado, p es llamada
Prevalencia puntual.

·Prevalencia puntual. La prevalencia puntual
Es la probabilidad de un individuo de una población de ser un caso en el
Momento t, y se calcula de la siguiente manera:

·La prevalencia de una enfermedad aumenta como consecuencia de una mayor
Duración de la enfermedad, la prolongación de la vida de los pacientes sin que
éstos se curen, el aumento de casos nuevos, la inmigración de casos (o de
Susceptibles), la emigración de sanos y la mejoría de las posibilidades
Diagnósticas. La prevalencia de una enfermedad, por su parte, disminuye cuando
Es menor la duración de la enfermedad, existe una elevada tasa de letalidad,
Disminuyen los casos nuevos, hay inmigración de personas sanas, emigración de
Casos y aumento de la tasa de curación. En resumen, la prevalencia de una
Enfermedad depende de la incidencia y de la duración de la enfermedad.

·Dado que la prevalencia depende de tantos factores no relacionados
Directamente con la causa de la enfermedad, los estudios de prevalencia no
Proporcionan pruebas claras de causalidad aunque a veces puedan sugerirla. Sin
Embargo, son útiles para valorar la necesidad de asistencia sanitaria,
Planificar los servicios de salud o estimar las necesidades asistenciales.

·Anteriormente era común el cálculo de la llamada prevalencia de periodo (o
Lápsica), que buscaba identificar el número total de personas que presentaban
La enfermedad o atributo a lo largo de un periodo determinado. No obstante,
Debido a las confusiones que origina, esta medida es cada vez menos empleada, y
En materia de investigación es mejor no utilizarla.

Incidencia

·En los estudios epidemiológicos en los que el propósito es la investigación
Causal o la evaluación de medidas preventivas, el interés está dirigido a la
Medición del flujo que se establece entre la salud y la enfermedad, es decir, a
La aparición de casos nuevos. Como ya se menciónó anteriormente, la medida
Epidemiológica que mejor expresa este cambio de estado es la incidencia, la
Cual indica la frecuencia con que ocurren nuevos eventos. A diferencia de los
Estudios de prevalencia, los estudios de incidencia inician con poblaciones de
Susceptibles libres del evento en las cuales se observa la presentación de
Casos nuevos a lo largo de un periodo de seguimiento. De esta manera, los
Resultados no sólo indican el volumen final de casos nuevos aparecidos durante
El seguimiento sino que permiten establecer relaciones de causa-efecto entre
Determinadas carácterísticas de la población y enfermedades específicas. La
Incidencia de una enfermedad puede medirse de dos formas: mediante la tasa de
Incidencia (basada en el tiempo-persona) y mediante la incidencia acumulada
(basada en el número de personas en riesgo). La tasa de incidencia (también
Denominada densidad de incidencia) expresa la ocurrencia de la enfermedad entre
La población en relación con unidades de tiempo-persona, por lo que mide la velocidad
De ocurrencia de la enfermedad. La incidencia acumulada, en cambio, expresa
únicamente el volumen de casos nuevos ocurridos en una población durante un
Periodo, y mide la probabilidad de que un individuo desarrolle el evento en
Estudio. La incidencia acumulada, por esta razón, también es denominada riesgo.

Tasa de incidencia o
Densidad de incidencia. La tasa de incidencia (TI) es la
Principal medida de frecuencia de enfermedad y se define como «el
Potencial instantáneo de cambio en el estado de salud por unidad de tiempo,
Durante un periodo específico, en relación con el tamaño de la población
Susceptible en el mismo periodo». Para que una persona se considere
Expuesta al riesgo en el periodo de observación debe iniciar éste sin tener la
Enfermedad (el evento en estudio).

·El cálculo del denominador de la TI se realiza sumando los tiempos libres
De enfermedad de cada uno de los individuos que conforman el grupo y que
Permanecen en el estudio durante el periodo. Este número se mide generalmente
En años, pero pueden ser meses, semanas o días, y se conoce como tiempo en
Riesgo o tiempo-persona.

·El número de individuos que pasan del estado sano al estado enfermo durante
Cualquier periodo depende de tres factores: a) del tamaño de la población, b)
De la amplitud del periodo de tiempo, y c) del poder patógeno de la enfermedad
Sobre la población. La tasa de incidencia mide este poder, y se obtiene
Dividiendo el número observado de casos entre el tiempo total en el que la
Población ha estado en riesgo, equivalente a la sumatoria de los periodos
Individuales en riesgo. Al sumar periodos de observación que pueden variar de
Uno a otro individuo y considerar sólo el tiempo total en riesgo la TI corrige
El efecto de entrada y salida de individuos al grupo durante el periodo de
Seguimiento.

·A menudo no es posible calcular exactamente la duración del tiempo-persona
Para los individuos que ya no están en riesgo, debido a que desarrollaron la
Enfermedad. No obstante, para este grupo el valor total del tiempo-persona en
Riesgo puede estimarse de manera aproximada -y generalmente satisfactoria- multiplicando el
Tamaño medio de la población por la duración del periodo de observación.

·La TI no es una proporción -como la prevalencia y la incidencia
Acumulada- dado que el denominador expresa unidades de tiempo y, en
Consecuencia, mide casos por unidad de tiempo. Esto hace que la magnitud de la
TI no pueda ser inferior a cero ni tenga límite superior. La fórmula general
Para el cálculo de la TI es la siguiente:

Incidencia acumulada. La incidencia
Acumulada (IA) se puede definir como la probabilidad de desarrollar el evento,
Es decir, la proporción de individuos de una población que, en teoría,
Desarrollarían una enfermedad si todos sus miembros fuesen susceptibles a ella
Y ninguno falleciese a causa de otras enfermedades. También se ha definido
Simplemente como la probabilidad, o riesgo medio de los miembros de una
Población, de contraer una enfermedad en un periodo específico.

·Las cifras obtenidas mediante el cálculo de la IA son relativamente fáciles
De interpretar y proporcionan una medida sumamente útil para comparar los
Diferentes riesgos de distintas poblaciones. Para calcular la IA en el
Numerador se coloca el número de personas que desarrollan la enfermedad durante
El periodo de estudio (llamados casos nuevos) y en el denominador el número de
Individuos libres de la enfermedad al comienzo del periodo y que, por tanto,
Estaban en riesgo de padecerla. La incidencia acumulada es una proporción y,
Por lo tanto, sus valores sólo pueden variar entre 0 y 1. A diferencia de la
Tasa de incidencia la IA es adimensional. Su fórmula es la siguiente:

·Como la duración del periodo de observación influye directamente sobre la
IA su amplitud debe considerarse siempre que se interprete esta medida. Cuando
Los miembros de una población tienen diferentes periodos bajo riesgo -debido a que se
Incorporan o abandonan el grupo a lo largo del periodo de seguimiento- la IA no puede
Calcularse directamente.

Medidas de asociación
O de efecto

·Las medidas de asociación son indicadores epidemiológicos que evalúan la
Fuerza con la que una determinada enfermedad o evento de salud (que se presume
Como efecto) se asocia con un determinado factor (que se presume como su
Causa).

·Epidemiológicamente, las medidas de asociación son comparaciones de
Incidencias: la incidencia de la enfermedad en las personas que se expusieron
Al factor estudiado (o incidencia entre los expuestos) contra la incidencia de
La enfermedad en las personas que no se expusieron al factor estudiado (o
Incidencia entre los no expuestos). Estadísticamente, lo que estos indicadores
Miden es la magnitud de la diferencia observada. Debido a que las medidas de
Asociación establecen la fuerza con la que la exposición se asocia a la
Enfermedad, bajo ciertas circunstancias estas medidas permiten realizar
Inferencias causales, especialmente cuando se pueden evaluar mediante una
Función estadística. En este documento se abordará el cálculo de medidas de
Asociación para variables dicotómicas.

·Las medidas de asociación más sólidas se calculan utilizando la incidencia,
Ya que esta medida de frecuencia nos permite establecer, sin ninguna duda, que
El efecto (el evento o enfermedad) es posterior a la causa (la exposición). En
Estos casos, se dice, existe una correcta relación temporal entre la causa y el
Efecto. Empero, en los estudios en los que no existe suficiente información
Para calcular la incidencia (como las encuestas transversales y la mayoría de
Los estudios de casos y controles) no es posible calcular la incidencia. En
Estos casos puede estimarse la asociación entre el evento y la exposición al
Comparar las prevalencias a partir de la razón de prevalencias (RP) o de
Productos cruzados (RPC).

·En general, hay dos tipos de medidas de asociación: las de diferencia (o de
Efecto absoluto) y las de razón (o de efecto relativo).

Medidas de diferencia

·Como indica su nombre, estas medidas expresan la diferencia existente en
Una misma medida de frecuencia (idealmente la incidencia) entre dos
Poblaciones.

·En general, las medidas de diferencia indican la contribución de un
Determinado factor en la producción de enfermedad entre los que están expuestos
A él. Su uso se basa en la suposición de que tal factor es responsable de la
Aparición de la enfermedad y en la presunción de que, de no existir, los
Riesgos en ambos grupos serían iguales. Por este motivo, se dice que las
Medidas de diferencia indican el riesgo de enfermar que podría evitarse si se
Eliminara la exposición. Como sinónimo se emplea el término riesgo atribuible.
Estas medidas se calculan de la siguiente manera:

·Diferencia = E_i – E_o x 100

·donde,

·E_i es la frecuencia de enfermar o morir de un grupo expuesto, y

·E_o es la frecuencia de enfermar o morir en el grupo no expuesto.

·El resultado se interpreta de la siguiente forma:

·Valor =0 indica no-asociación (valor nulo).
Valores <0 indica asociación negativa y puede tomar valores negativos hasta
Infinito.
Valores >0 indica asociación positiva y puede tomar valores positivos hasta
Infinito.

·Debe señalarse que el término riesgo atribuible carece de justificación
Cuando no existe una relación causa-efecto entre la exposición y la enfermedad.
No obstante, como la diferencia de incidencias -ya sea diferencia de
Tasas de incidencia (DTI) o diferencia de riesgos (DR)- puede llegar a
Indicar diferencias verdaderamente atribuibles a la exposición, estas medidas
Se siguen usando para estimar la magnitud de problemas de salud pública, aunque
Ya casi nunca se usan en investigación.

·La diferencia de prevalencia (DP), usada en estudios transversales, puede
Ser en algunas condiciones un estimador aceptable de la diferencia de
Incidencia, pero sus resultados sólo indican asociación y no causalidad.

Medidas de razón

·Estas medidas también cuantifican las discrepancias en la ocurrencia de
Enfermedad en grupos que difieren en la presencia o no de cierta
Carácterística. Como se señaló antes, una razón puede calcularse tanto para dos
Eventos en una misma población como para un solo evento en dos poblaciones. Las
Razones que con mayor frecuencia se calculan son del segundo tipo, y se
Obtienen con la siguiente fórmula:

·La razón representa cuántas veces más (o menos) ocurrirá el evento en el
Grupo expuesto al factor, comparado con el grupo no expuesto. El resultado se
Interpreta de la siguiente forma:

·Valor =1 indica ausencia de asociación, no-asociación o valor nulo.
Valores <1 indica asociación negativa, factor protector.
Valores >1 indica asociación positiva, factor de riesgo.

·La interpretación de estas medidas se basa en el hecho de que si se dividen
Dos cantidades entre sí y el resultado es 1, estas cantidades son
Necesariamente iguales, y tener o no la carácterística estudiada es lo mismo,
Pues ello no afecta la frecuencia de enfermedad. Cuando, en cambio, la razón es
Mayor de 1, el factor se encuentra asociado positivamente con el riesgo de
Enfermar y la probabilidad de contraer el padecimiento será mayor entre los
Expuestos. Si el resultado es menor de 1, el factor protege a los sujetos
Expuestos contra esa enfermedad.

·Conforme el resultado se aleja más de la unidad, la asociación entre el
Factor y la enfermedad es más fuerte. Un valor de 4 indica que el riesgo de
Enfermar entre los expuestos es cuatro veces mayor que entre los no expuestos.
Asimismo, un valor de 0.25 indicaría que el riesgo de enfermar entre los
Expuestos es cuatro veces menor que entre los no expuestos.

·La incidencia y la mortalidad son las medidas de frecuencia más empleadas
En la construcción de las medidas de razón. Con la densidad de incidencia se obtiene
La razón de densidad de incidencia (RDI), y con la incidencia acumulada se
Obtiene la razón de incidencia acumulada (RIA) también llamado riesgo relativo
(RR). Ambas medidas -que se obtienen en estudios de cohorte- permiten asumir
Inferencia etiológica, ya que siempre implican la posibilidad de establecer
Adecuadamente una relación de temporalidad causal.

·Razón de densidad de incidencia

·Esta medida es útil para identificar la velocidad con la que se pasa del
Estado sano al de enfermo según se esté expuesto o no a determinado factor.

·Razón de incidencia acumulada o riesgo relativo

·Compara el riesgo de enfermar del grupo de expuestos (IA_i) con el riesgo de
Enfermar del grupo de no expuestos (IA_o). Es útil si lo que
Se desea es conocer la probabilidad de padecer la enfermedad en función de la
Exposición, y es la medida que mejor refleja su asociación.

·donde,

·IA_i es la incidencia acumulada o riesgo de enfermar entre los expuestos,
Y
IA_o es la incidencia acumulada o riesgo de enfermar entre los no expuestos
(para observar gráficamente la ubicación de las celdas a, c, n_i y n_o, véase la tabla de 2
X 2).

·Razón de prevalencias

·La razón de prevalencias (RP) se utiliza en los estudios transversales y se
Calcula de forma similar a la estimación del RR en los estudios de cohorte. Si
La duración del evento que se estudia es igual para expuestos y no expuestos,
La RP puede ser buen estimador de la velocidad con la que se pasa del estado
Sano al de enfermo, pero, en general, esta medida subestima la RDI.

·Razón de productos cruzados

·La razón de productos cruzados (RPC u OR) se estima en los estudios de
Casos y controles -donde los sujetos son elegidos según la
Presencia o ausencia de enfermedad, desconocíéndose el volumen de la población
De donde provienen- por lo que no es posible calcular
La incidencia de la enfermedad. La RPC también se conoce con los términos en
Inglés odds ratio (OR) y relative odds, y en
Español como razón de momios (RM), razón de ventaja y
Razón de disparidad. La RM es un buen estimador de la RDI, sobre todo
Cuando los controles son representativos de la población de la que han sido
Seleccionados los casos. La RM también puede ser un buen estimador del RR. Esta
Medida se calcula obteniendo el cociente de los productos cruzados de una tabla
Tetracórica:

·donde,

·Al igual que en las medidas anteriores, esta fórmula expresa el caso más
Sencillo, cuando la exposición y la enfermedad se reportan simplemente como
Presentes o ausentes.

·El resultado se interpreta de la misma forma que en el resto de las medidas
De razón. Cuando la OR tiene un valor de 1 (o nulo), el comportamiento del
Factor es indiferente; si el valor es superior a 1, el factor puede
Considerarse como de riesgo, y si es inferior a 1 es valorado como factor
Protector.

Medidas de impacto potencial

·La razón de densidad de incidencia, el riesgo relativo y la razón de momios
Describen la asociación entre la exposición y el evento en términos de la
Magnitud de la fuerza de la asociación entre estos, información que es muy
Importante cuando evaluamos la existencia de asociaciones causales. Sin
Embargo, estas medidas no se pueden traducir fácilmente en el contexto de la
Salud de la población. ¿Qué tan importante es una exposición? ¿Qué proporción
De las enfermedades se pueden atribuir a esta variable? Para poder estimar el
Efecto de cierta exposición en la población en estudio o en la población blanco
Se requiere estimar otro tipo de medidas, conocidas como medidas de impacto.

·Las principales medidas de impacto potencial son el riesgo atribuible (o
Fracción etiológica), que se estima cuando el factor de exposición produce un
Incremento en el riesgo (RR>1), y la fracción prevenible, relacionada con
Factores que producen una disminución en el riesgo (RR<1).

Riesgo atribuible

·Anteriormente era muy frecuente el uso del termino fracción etiológica para
Referirse a este indicador; sin embargo, actualmente se recomienda utilizarlo
únicamente para referirse a relaciones causales bien demostradas. El termino
Que se usa con mayor frecuencia y que es más conservador es el riesgo
Atribuible proporcional. Para esta ultima medida se han derivado dos
Dimensiones, el Riesgo Atribuible Proporcional en el grupo Expuesto (RAP_Exp) y el Riesgo
Atribuible Proporcional en la Población blanco (RAPP). Ambas medidas
Son proporciones, por lo que toman valores entre cero y uno e indican la
Importancia relativa de la exposición al factor en estudio con relación al
Total de eventos. El RAP_Exp tiene interpretación en el ámbito
De la población en estudio, mientras que el RAPP expresa la importancia en el
ámbito poblacional, o población blanco.

·El RAP_Exp estima la proporción de eventos en el grupo expuesto que se pueden
Atribuir a la presencia del factor de exposición. En otras palabras, refleja el
Efecto que se podría esperar en el grupo expuesto de la población en estudio si
Se eliminara el factor de riesgo en cuestión. El RAP_Exp se puede
Calcular utilizando la siguiente fórmula:

·donde

·DI_E= Densidad de incidencia en expuestos,
DI_NE= Densidad de incidencia en no expuestos, y
RDI= Razón de densidad de incidencia

·El RAP_Exp se puede estimar también en estudios donde la medida de frecuencia es
La incidencia acumulada, utilizando el riesgo relativo. Además, dado que la
Razón de momios es un buen estimador de la RDI, el RAPexp también se puede
Estimar en los estudios de casos y controles, utilizando la siguiente fórmula:

·Para ilustrar su interpretación y cálculo supongamos que se desea estimar
El RAP_Exp de los resultados derivados de un estudio de casos y controles sobre
Tabaquismo y cáncer pulmonar. En el mencionado estudio se documenta un
Asociación entre el riesgo de cáncer de pulmón y el tabaquismo (RM) de 12.5. El
RAP_Exp se podría estimar dividiendo 12.5 menos 1 entre 12.5, lo que daría un
RAP_Exp de 0.92 (o 92%), lo que indicaría que el 92 % de los casos de cáncer
Pulmonar en el grupo expuesto al tabaco podrían atribuirse a esta exposición.
Esto significa que el RAP_Exp indica el porcentaje de casos en
El grupo expuesto que se podría prevenir si se eliminara la exposición,
Asumiendo que la exposición es la única causa del evento y que el resto de las
Causas de cáncer de pulmón se distribuyen de igual manera entre los fumadores
(grupo expuesto) y los no fumadores (grupo no expuesto), como se indica en
La figura 1. Para el ejemplo anterior indicaría que
Se podrían prevenir cerca del 92% de los casos de cáncer de pulmón que ocurren
En el grupo de fumadores.

·El RAPP se puede considerar como una proyección del RAP_Exp hacia la
Población total. En este caso, los resultados obtenidos en el grupo de
Expuestos se extrapolan hacia la población blanco estimando el impacto de la
Exposición a nivel poblacional. Siguiendo el ejemplo anterior, la estimación
Del RAPP nos indicaría cuántos casos de cáncer de pulmón en la población total
Son atribuibles al tabaco o se podrían evitar suponiendo que se eliminara el
Tabaquismo en la población general. EL RAPP se estima ponderando el RAP_Exp de acuerdo con
La proporción de sujetos expuestos en la población blanco. El RAPP se puede
Estimar utilizando la siguiente formula:

·Al igual que en el caso anterior, el RAPP se puede estimar para estudios de
Cohorte, donde se estima la incidencia acumulada, o en estudios de casos y
Controles, donde se estima la razón de momios. En este ultimo caso, se puede
Utilizar la prevalencia de exposición en los controles para estimar la
Prevalencia en la población blanco o población de referencia. En el estudio
Antes mencionado sobre tabaquismo y cáncer pulmonar se observo una prevalencia
Del 28.5 de tabaquismo en el grupo control. Dado que la serie de controles se
Puede considerar como representativa de la población base, en este estudio se
Podría estimar directamente el RAPP, lo que daría una fracción de 0.76. Esta
Ultima cifra indicaría que, en la población blanco, el 76% de los casos de
Cáncer pulmonar pueden ser atribuidos al tabaquismo, asumiendo que el
Tabaquismo es su única causa.

·Mediante el cálculo del RAP_Exp y del RAPP es posible identificar
Diversos escenarios:

·a) Con un RR alto y una prevalencia de expuestos alta, la reducción del
Riesgo de enfermedad puede considerarse como de alto impacto.

·b) Cuando el RR es bajo y la prevalencia de expuestos es alta, la supresión
Del factor de riesgo posee un impacto moderado, pero notable entre los expuestos.

·c) Cuando el RR es alto pero la prevalencia de expuestos es baja, la
Eliminación del factor de riesgo tiene un impacto relativamente bajo tanto
Entre la población blanco como entre los expuestos, y

·d) Cuando el RR es bajo y la prevalencia de expuestos también es baja, la
Eliminación del factor de riesgo no es una prioridad en salud pública, ya que
Su impacto en la población blanco y en los expuestos sería irrelevante.

Fracción prevenible

·Esta medida se aplica cuando a partir de las medidas de asociación se
Obtienen factores protectores o negativos (RR < 1). También existen dos
Modalidades: fracción prevenible poblacional y fracción prevenible entre
Expuestos.

·La fracción prevenible poblacional es la proporción de todos los casos
Nuevos que potencialmente podrían haber ocurrido entre la población general en
Un determinado periodo en ausencia de una exposición protectora específica; o
Bien, es la proporción de casos potenciales que serían realmente prevenibles o
Evitados si existiera la exposición entre la población.

·Finalmente, la fracción prevenible para los expuestos es la proporción de
Casos nuevos entre los expuestos que potencialmente podría haber ocurrido en un
Determinado periodo en ausencia de una exposición particular. Es decir, es la
Proporción de casos expuestos potenciales que realmente se evitarían si la
Población se expusiera al factor protector.